排序是每个 IT 工程师和开发人员必备的知识技能。不仅要通过编程面试，而且要了解算法本身。不同的排序算法完美地展示了算法设计如何对程序的复杂性、速度和效率产生如此大的影响。

让我们来看看排名前5，也是最常见，面试中经常被问到的排序算法，看看如何用Python实现它们！

1.冒泡排序

冒泡排序是 CS 入门课程中最常讲授的一种，因为它清楚地说明了排序的工作原理，同时又简单又易于理解。冒泡排序将逐步遍历列表并比较相邻的元素对。如果元素的顺序错误，则会交换这些元素。重复对列表中未排序部分的遍历，直到对列表进行排序。因为冒泡排序重复地通过列表中未排序的部分，所以它的最坏情况复杂性为O（n2）。

def bubble_sort(arr):
    def swap(i, j):
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    n = len(arr)
    swapped = True
    
    x = -1
    while swapped:
        swapped = False
        x = x + 1
        for i in range(1, n-x):
            if arr[i - 1] > arr[i]:
                swap(i - 1, i)
                swapped = True
                    
    return arr

2.选择排序

选择排序也相当简单，优于冒泡排序。如果你要在这两者之间进行选择，那么最好使用默认的“右选择排序”。使用选择排序，我们将输入列表/数组分为两部分：已排序项的子列表和构成列表其余部分的剩余项的子列表。

我们首先在未排序的子列表中找到最小的元素，并将其放在已排序子列表的末尾。因此，我们不断地获取最小的未排序元素，并将其按排序顺序放入已排序的子列表中。此过程将重复进行，直到列表完全排序。

def selection_sort(arr):        
    for i in range(len(arr)):
        minimum = i
        
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            # 选择最小值
            if arr[j] < arr[minimum]:
                minimum = j

        # 把它放在已排序的数组结尾
        arr[minimum], arr[i] = arr[i], arr[minimum]
            
    return arr

3.插入排序

插入排序比冒泡排序和选择排序都要快，而且可以说更加简单。就像在玩纸牌游戏时，洗牌的过程就是反复进行插入排序！在每次循环迭代中，插入排序从数组中删除一个元素。然后在另一个排序数组中查找该元素所属的位置，并将其插入其中。它重复这个过程，直到没有输入元素保留。

def insertion_sort(arr):
        
    for i in range(len(arr)):
        cursor = arr[i]
        pos = i
        
        while pos > 0 and arr[pos - 1] > cursor:
            # 交换列表中的数字
            arr[pos] = arr[pos - 1]
            pos = pos - 1
        # 中断并进行最终交换
        arr[pos] = cursor

    return arr

4.合并排序

合并排序是一个完美的分而治之的算法例子。使用这种算法只需要通过以下两个主要步骤：

• （1） 连续分割未排序的列表，直到有N个子列表，其中每个子列表都有1个“未排序”的元素，N是原始数组中的元素数。
• （2） 反复合并，即一次将两个子列表合并在一起，生成新的已排序子列表，直到所有元素都完全合并到一个已排序的数组中。

def merge_sort(arr):
    # 对最后一个数组进行拆分
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    # 在两个部分上递归执行merge_sort
    left, right = merge_sort(arr[:mid]), merge_sort(arr[mid:])

    # 合并在一起
    return merge(left, right, arr.copy())


def merge(left, right, merged):

    left_cursor, right_cursor = 0, 0
    while left_cursor < len(left) and right_cursor < len(right):
      
        # 将每一个排序并放入结果
        if left[left_cursor] <= right[right_cursor]:
            merged[left_cursor+right_cursor]=left[left_cursor]
            left_cursor += 1
        else:
            merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor]
            right_cursor += 1
            
    for left_cursor in range(left_cursor, len(left)):
        merged[left_cursor + right_cursor] = left[left_cursor]
        
    for right_cursor in range(right_cursor, len(right)):
        merged[left_cursor + right_cursor] = right[right_cursor]

    return merged

5.快速排序

快速排序也是一种分而治之的算法，与合并排序一样。尽管它有点复杂，但在大多数标准实现中，它的执行速度比合并排序快得多，而且很少达到O（n2）的最坏情况复杂度。它有三个主要步骤：

• （1） 我们首先从数组中选择一个元素，称之为pivot。
• （2） 将小于轴的所有元素移到轴的左侧；将大于轴的所有元素移到轴的右侧。这称为分区操作。
• （3） 递归地将上述2个步骤分别应用于元素的每个子数组，这些元素的值比上一个轴的值小或大。

def partition(array, begin, end):
    pivot_idx = begin
    for i in xrange(begin+1, end+1):
        if array[i] <= array[begin]:
            pivot_idx += 1
            array[i], array[pivot_idx] = array[pivot_idx], array[i]
    array[pivot_idx], array[begin] = array[begin], array[pivot_idx]
    return pivot_idx

def quick_sort_recursion(array, begin, end):
    if begin >= end:
        return
    pivot_idx = partition(array, begin, end)
    quick_sort_recursion(array, begin, pivot_idx-1)
    quick_sort_recursion(array, pivot_idx+1, end)

def quick_sort(array, begin=0, end=None):
    if end is None:
        end = len(array) - 1
    
    return quick_sort_recursion(array, begin, end)

--END--

很多同学在学习 Python 时，都会遇到各种各样的算法问题，有些很容易就能搞懂，但是有些就需要一些时间精力来学习。

本文中的5种排序算法比较适合 Python 新手，大多数老程序员对排序算法已经炉火纯青了，都是在面试过程中，被迫学习的。

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